Cuidado de la Salud

El potencial de la IA en el sector sanitario

Honestamente, vivimos en el futuro con el que todos soñamos hace un par de años. Si predecir con precisión una ocurrencia o evento fue una de nuestras principales intenciones con la tecnología hace décadas, en realidad estamos en ese momento en el que esta idea se está convirtiendo en una realidad.

Hoy en día, dispositivos tan comerciales como los relojes Apple predicen con precisión los ataques cardíacos y las preocupaciones cardíacas y alertan a los usuarios con anticipación para que puedan tomar precauciones o ponerse en contacto con sus médicos. A pesar de que una enfermedad viral ha devastado la planta, es completamente gracias a la tecnología y sus avances que hemos podido descifrar rápidamente y desarrollar la vacuna para ella.

El la salud La industria se beneficia inmensamente de la tecnología, especialmente la Inteligencia Artificial. En esta publicación, exploraremos en detalle cómo la IA está dando forma al futuro de la tecnología de la salud, sus beneficios y las limitaciones asociadas con la implementación de la IA de manera efectiva en hospitales, centros de diagnóstico y otros centros de atención médica.

¿Qué tan relevante es la IA para la salud?

El objetivo de la IA es actuar de una manera que un humano nunca podría. Los sistemas avanzados de hoy en día pueden realizar cálculos excepcionales realmente rápido, lo que permite a los investigadores y expertos en salud aprovechar el potencial de la tecnología con fines de investigación y desarrollo. Además, la IA también tiene capacidades prescriptivas y predictivas, que pueden permitir a las partes interesadas tomar decisiones que sean precisas, relevantes y más efectivas.

Sin embargo, IA es un término muy genérico. Para obtener una comprensión clara de cuán relevante es la IA, dividámosla en diferentes alas y comprendamos la relevancia de cada una con diversos segmentos de atención médica.

Aprendizaje automático, aprendizaje profundo y redes neuronales

Aprendizaje automático, aprendizaje profundo y redes neuronales El acto de hacer que las máquinas aprendan y el proceso de ejecución de tareas de forma autónoma, el aprendizaje automático y sus tecnologías aliadas se pueden utilizar para ejecutar simulaciones de combinaciones de medicamentos y para brindar tratamientos de atención médica de precisión.

Desde la predicción de la aparición de una enfermedad hereditaria en los individuos hasta la obtención de resultados precisos sobre la eficacia de los fármacos en el cuerpo humano, se pueden implementar el aprendizaje automático, el aprendizaje profundo y las redes neuronales para trabajar en conceptos y temas que actualmente están fuera del alcance humano.

PNL

Abreviado como Procesamiento natural del lenguaje, esto tiene mucho que ver con el procesamiento de voz y texto. Los módulos de IA se utilizan para procesar y analizar voz y texto en busca de sentimientos, traducciones, voz a texto y viceversa, y más. Una de las formas destacadas en que la PNL es relevante en la atención médica es que puede curar y procesar grandes cantidades de datos de atención médica no estructurados, como informes, revistas, HCE e incluso artículos científicos, y visualizar inferencias.

Robots

Lo que suena más como una implementación en almacenes y fábricas, en realidad también se incorpora en los centros de salud. Los robots físicos avanzados están ayudando a los cirujanos de hoy en día a realizar cirugías invasivas de gran precisión. Actualmente, las cirugías en órganos sensibles del cuerpo humano, como la médula espinal, la próstata, el cuello y el cerebro, se llevan a cabo con la ayuda de robots físicos.

RPA

RPA son las siglas de Robotic Process Automation, donde algunas de las tareas más redundantes en los centros de salud y hospitales están automatizadas para su ejecución. Esto podría ser tan simple como enviar notificaciones de citas o recordatorios a los clientes o tan complejos como actualizar la facturación del paciente o extraer datos de fuentes no estructuradas.

Analicemos hoy sus requisitos de datos de entrenamiento de IA.

Casos de uso centrados en la inteligencia artificial en el cuidado de la salud

Casos de uso en el sector sanitario Para darle una idea simple de la rapidez con la que las cadenas de atención médica están implementando la IA en sus sistemas y flujos de trabajo, comprenda que se anticipa que el valor de mercado de la IA en la atención médica crecerá a una tasa compuesta de 41.8% en los próximos 7 años. El valor de mercado se situó en alrededor de $ 6.7 mil millones en el año 2020.

Esto solo demuestra que los casos de uso de inteligencia artificial en la atención médica solo están aumentando. Pero que son Vamos a averiguar.

  1. La IA se utiliza en el desarrollo de una interfaz entre las máquinas y el cerebro humano. En términos de atención médica, este sistema tiene como objetivo mejorar la calidad de vida de los pacientes que padecen un accidente cerebrovascular, ELA, síndrome de enclaustramiento u otros trastornos neurológicos irreversibles. Con tales sistemas o dispositivos de asistencia, los pacientes pueden responder y comunicarse mejor.
  2. Las herramientas de radiología actuales requieren la necesidad de una muestra física para fines de diagnóstico. Sin embargo, con las implementaciones de IA, se están desarrollando herramientas de radiología avanzadas que podrían predecir o procesar muestras de biopsias y otras entidades de diagnóstico para obtener información precisa.
  3. Independientemente de los avances en la atención médica, todavía hay rincones del mundo que aún no han visto ni experimentado la atención médica primaria y sus beneficios. La incorporación de la IA puede ayudar a llevar los centros de salud a tales regiones y ayudar a mejorar la vida y el estilo de vida de las personas allí.
  4. El papel de la IA en oncología es crucial y al mismo tiempo fenomenal. Los sofisticados algoritmos de aprendizaje automático pueden ayudar a los investigadores a predecir con precisión la aparición de un tumor maligno o el momento en que un tumor benigno podría convertirse en uno maligno. Desde una perspectiva preventiva, la IA también se está utilizando en el estudio y desarrollo de inhibidores de puntos de control. La oncología se está estudiando ampliamente con la ayuda de la IA para obtener más datos y una toma de decisiones impulsada por un propósito para el diagnóstico y los tratamientos.
  5. La IA también se utiliza para rastrear y abordar la epidemia de medicamentos falsificados y permitir que los pacientes estén seguros de la autenticidad de los medicamentos que consumen a diario.

Resumen

Si bien esta es una fase emocionante en la evolución de la atención médica, existen muchos desafíos en las limitaciones en el espacio. La implementación de la IA no es tan fácil como parece. Es futurista y ambicioso, ¡sí!

Sin embargo, su incorporación también es intrincada. Existen preocupaciones como la interoperabilidad de los datos, la seguridad, los protocolos avanzados, los estándares y el cumplimiento, desidentificación de datos, y más. No solo eso, los desafíos comienzan desde el momento en que decide desarrollar un solución sanitaria ya que necesitaría toneladas de datos de atención médica para entrenar sus módulos de IA en primer lugar.

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